109
Metode yang
digunakan untuk
mendeteksi adanya
heteroskedastisitas pada penelitian ini adalah Uji White.
Tabel 4.3 Hasil Uji
White Heteroskedasticity Test
Heteroskedasticity Test: White F-statistic
0.591157 Prob. F4,47 0.6707
ObsR-squared 2.490867 Prob. Chi-Square4
0.6463 Scaled explained SS
2.158868 Prob. Chi-Square4 0.7066
Sumber : output Eviews 6.0 yang diolah Dari tabel 4.3 diatas diketahui bahwa nilai ObsR
2
sebesar 2.490867 dan Probabilitas Chi-Square sebesar 0.6463 yang lebih besar
dari tingkat kepercayaan sebesar 0.05 5 sehingga dapat disimpulkan bahwa data tersebut tidak bersifat heteroskedastisitas atau H
diterima.
d. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi untuk mengetahui apakah dalam model regresi ada korelasi antara kesalahan pada periode waktu yang lain. Untuk
mendeteksi masalah autokorelasi digunakan uji Langrange Multiplier LM-Test. Uji ini sangat berguna untuk mengidentifikasi masalah
autokorelasi tidak hanya pada derajat pertama first order tetapi juga digunakan pada tingkat derajat.
110
Uji autokorelasi dapat dilihat dari nilai probabilitas Chi-Square.Jika probabilitas Chi-Square lebih besar dari tingkat signifikan 5 maka
tidak terdapat autokorelasi dan sebaliknya jika probabilitas Chi-Square lebih kecil dari 5 maka terdapat autokorelasi.
Tabel 4.4 Hasil Uji
Langrange Multiple Test
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic
2.242666 Prob. F34,13 0.0606
ObsR-squared 44.42582 Prob. Chi-Square34
0.1087
Sumber : output Eviews 6.0 yang diolah Berdasarkan tabel 4.3, menunjukan bahwa ObsR-squared sebesar
44.42582. Nilai probabilitas Chi-Square adalah 0.1087 yang berarti nilainya lebih besar dari α = 5 yaitu 0.05. Sehingga dapat
disimpulkan bahwa dalam model tidak ada masalah heteroskedastisitas. Hal ini menginformasikan model OLS yang diajukan dapat dikatakan
terbebas dari heteroskedastisitas sehingga bisa dilanjutkan kepengujian selanjutnya.
2. Uji Statistik
111
Hasil pengolahan data atau hasil estimasi yang dilakukan dengan menggunakan program aplikasi komputer Eviews 6 dengan menggunakan
metode regresi linier berganda atau Ordinary Least Square OLS yang ditampilkan pada tabel berikut :
Tabel 4.5 Hasil Regresi Metode
Ordinary Least Square OLS
Dependent Variable: LNLABA Method: Least Squares
Date: 053114 Time: 06:39 Sample: 1 52
Included observations: 52 Variable
Coefficient Std. Error
t-Statistic Prob.
NPF -29.05347
11.92446 -2.436460
0.0187 BOPO
-8.338904 3.756054
-2.220123 0.0313
CAR -7.980407
6.004527 -1.329065
0.1902 LNSBIS
0.046531 0.352222
0.132108 0.8955
C 34.84170
10.52434 3.310582
0.0018 R-squared
0.284784 Mean dependent var 27.47153
Adjusted R-squared 0.223915 S.D. dependent var
0.875665 S.E. of regression
0.771423 Akaike info criterion 2.410051
Sum squared resid 27.96937 Schwarz criterion
2.597670 Log likelihood
-57.66132 Hannan-Quinn criter. 2.481980
F-statistic 4.678614 Durbin-Watson stat
0.826272 ProbF-statistic
0.002920
Sumber : output Eviews 6.0 yang diolah Dari tabel 4.5 diatas, maka dapat disusun persamaan regresi linier berganda
sebagai berikut : LNLABA = 34.84170 - 29.05347 NPF
– 8.338904 BOPO -7.980407 CAR + 0.046531 LNSBIS
112
1 Jika segala sesuatu variabel independen dianggap konstan atau bernilai nol, artinya variabel independen tidak terjadi kenaikan atau
penurunan maka besarnya nilai laba adalah sebesar 34.84170 persen 2 Nilai koefisien regresi non performing financing NPF sebesar -
29.05347 persen yang berarti setiap peningkatan NPF sebesar 1 persen maka akan menurunkan laba sebesar 29.05347 persen.
3 Nilai koefisien regresi biaya operasional terhadap pendapatan operasional BOPO sebesar
– 8.338904 persen yang berarti setiap peningkatan BOPO sebesar 1 persen maka akan menurunkan laba
sebesar 8.338904 persen. 4 Nilai koefisien regresi capital adequacy ratio CAR sebesar --
7.980407 persen yang berarti setiap peningkatan capital adequacy ratio CAR 1 persen maka akan menurunkan laba sebesar 7.980407
persen. 5 Nilai koefisien regresi sertifikat bank indonesia syariah LNSBIS
sebesar 0.046531 persen yang berarti setiap peningkatan sertifikat bank indonesia syariah 1 persen maka akan meningkatkan laba
sebesar 0.046531 persen.
a. Uji Parsial Uji-t
